Как бороться с дисбалансом классов?

Дисбаланс классов — ситуация, когда в выборке одни классы представлены значительно чаще других. Это может привести к смещению модели в сторону большинства и плохому распознаванию редких классов.

Основные методы борьбы с дисбалансом:

• Пересэмплирование:

  • Oversampling — увеличение числа примеров редкого класса (например, с помощью SMOTE).
  • Undersampling — уменьшение числа примеров доминирующего класса.

• Использование специальных метрик: вместо точности применять F1-score, ROC-AUC, Precision-Recall.

• Взвешивание классов: назначение большего веса ошибкам на редких классах при обучении модели.

• Аугментация данных: создание новых примеров для редких классов.

• Использование алгоритмов, устойчивых к дисбалансу: например, ансамбли, градиентный бустинг с параметрами для дисбаланса.

Пример использования взвешивания классов в scikit-learn:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(class_weight='balanced')
clf.fit(X_train, y_train)

Такой подход помогает модели уделять больше внимания редким классам.